SUN：强化学习中兼顾新颖性与可达性的目标选择框架
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SUN：强化学习中兼顾新颖性与可达性的目标选择框架
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AI 综述
Wenyan Yang 等提出可达性感知的目标选择框架 SUN，通过从 successor value 函数导出的 SUccessor-to-Novelty 指标同时评估目标的新颖性与可达性，可无缝接入任意 off-policy RL 算法，已被 EWRL 2026 接收。
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最新进展10月12日 12:00
SUN：强化学习中兼顾新颖性与可达性的目标选择框架报道时间线
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10月12日
- arXiv cs.RO 机器人学SUN：强化学习中兼顾新颖性与可达性的目标选择框架
SUN 提出一种可达性感知的目标选择框架，通过从 successor value 函数导出的 SUccessor-to-Novelty 指标同时评估目标的新颖性与可达性，可无缝接入任意 off-policy RL 算法。
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